【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于往复压缩机，具体涉及一种煤层气往复机能效智能匹配方法。
技术介绍
1、在煤层气开采与加工领域，往复式压缩机作为关键设备，在将煤层气从井口输送至集气站并增压至管网所需压力的过程中起着至关重要的作用。然而，传统的煤层气往复机能效匹配技术存在若干显著的缺点，限制了其运行效率与能耗优化的潜力。
2、首先，手动调节与依赖经验是当前技术的一大弊端。传统压缩机运行参数的调整主要依赖于操作人员的经验判断，这不仅效率低下，而且难以保证压缩机在最优工况下运行。由于缺乏精确的数学模型和自动化控制手段，操作人员往往只能根据有限的运行数据和直观感受进行参数调整，导致压缩机运行时频繁偏离高效区间，能耗显著增加。
3、其次，环境适应性差也是传统技术的一个显著问题。煤层气开采环境复杂多变，包括环境温度、湿度、进口气体压力以及冷却系统效率等因素均会对压缩机的性能产生影响。而传统系统往往缺乏对这些外部条件的实时监测与动态响应机制，导致压缩机在不同工况下的性能波动较大，难以实现稳定高效的运行。
4、再者，缺乏智能化与自动化限制了传统技术的进一步发展。在当前的煤层气开采与加工过程中，智能化和自动化技术的应用日益广泛，但传统压缩机能效匹配技术在这方面却相对滞后。缺乏智能优化系统意味着压缩机无法根据实时数据和历史趋势自动调整运行参数，也无法通过机器学习和人工智能技术不断优化其性能。这不仅增加了人力成本，也限制了压缩机能效的进一步提升。
5、对此，专利技术人提出一种煤层气往复机能效智能匹配方法，用以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种煤层气往复机能效智能匹配方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种煤层气往复机能效智能匹配方法，包括以下步骤：
4、s1、压缩机节能原理分析，对压缩机设备进行改造，保持气缸尺寸、气缸压缩程度、天然气性质及气缸密封性不变，决定压缩机工作效率的主要因素有压缩机转速和压比，通过调节转速与压比，降低压缩机有功功率；
5、s2、压缩机高效区计算研究，通过精细化调节，对压缩机偏工况运行进行纠偏，使当前工艺始终处于高效区运行，重新恢复至刚上线时的设计值，与集气站匹配，通过数学建模，将当前产能工况划分为若干小区间，逐项计算，最终得出集气站的装置性能曲线与压缩机的设备性能曲线，通过逻辑匹配模块，使两条曲线始终动态交叉，交点即为当前产能区间的高效点，重复计算若干次，匹配出高效区；
6、s3、高效区智能匹配技术研究，通过矢量控制模块，结合环境温度、进口压力、冷却油温参数，对电机的磁通量、转速、转矩、电流、电压进行初次精细调节，将井口压力匹配进高效区间，同时追踪井口压力，再次精调电机，使当前工况与高效区高度匹配，使压缩机达到最佳压比；
7、s4、智能冷却控制技术，根据压缩机一二级排气温度及油温，智能调节风机转速，实时追踪温度，按需运行，降低风机能耗；
8、s5、智能优化系统设计，集成实时监测与控制模块，能够实时采集压缩机的运行数据和环境参数，通过数据分析与处理模块，对采集的数据进行分析，生成相应的调节指令，反馈控制模块根据调节指令实时调整压缩机的运行参数，确保其在高效区间内运行；
9、s6、机器学习与人工智能技术应用，通过机器学习和人工智能技术，不断优化压缩机的运行参数，提升其适应不同工况的能力，利用历史数据和实时数据训练模型，预测压缩机在不同工况下的最佳运行参数，实现更为精准的优化控制；
10、s7、系统集成，对智能匹配系统进行集成，对系统进行测试，确保其在不同工况下稳定运行，根据测试结果不断优化系统，提高其适应性和稳定性。
11、优选的，步骤s1中对于天然气压缩机指示功率w计算表达式为：
12、
13、式中：
14、w为压缩机单位时间内消耗的功，即指示功率，kw；
15、n为压缩机的转速，转/分钟；
16、p吸为气缸吸气压力，kgf/cm2；
17、p排位气缸排气压力，kgf/cm2；
18、vh为气缸的体积，m3；
19、λv为气缸的容积系数；
20、k为天然气绝热指数；
21、α为气缸内压力损失百分比，％。
22、优选的，步骤s2中数学建模表达式为：
23、设产能工况划分为m个小区间，每个区间对应的性能曲线为c装置(i)和c设备(i)，其中i＝1,2,…,m；
24、性能曲线交点的计算公式为：
25、c装置(i)＝c设备(i)
26、设高效区间为e高效，计算出的高效点为p高效：
27、
28、优选的，步骤s3中通过矢量控制模块对电机的磁通量φ、转速n、转矩t、电流i和电压v进行初次精细调节的表达式为：
29、t＝k1·φ·i
30、v＝k2·n·φ
31、其中，k1和k2为常数。
32、优选的，步骤s3中压比优化表达式为：
33、
34、其中，p井口：井口压力；
35、压比。
36、优选的，步骤s5中生成相应的调节指令的表达式为：
37、c(t)＝f(d(t))
38、其中d(t)为实时采集的数据；
39、c(t)为调节指令；
40、f为数据处理函数。
41、优选的，步骤s5中调整压缩机的运行参数表达式为：
42、p反馈(t)＝g(c(t))
43、其中，g为反馈控制函数。
44、优选的，步骤s6中机器学习和人工智能技术包括训练模型和预测优化，其中训练模型表达式为：
45、m＝t(d历史，d实时)
46、d历史为历史数据，d实时为实时数据，m为训练模型，t为模型训练；
47、通过训练模型m预测不同工况下的最佳运行参数p预测，表达式为：
48、p预测＝m(d实时)。
49、优选的，步骤s7中系统集成表达式为：
50、s集成＝integrate(c控制，p反馈，m)。
51、优选的，步骤s7中系统集成根据测试结果优化系统的表达式为：
52、s优化＝optimize(s集成，test results)。
53、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
54、(1)本专利技术通过优化压缩机的转速和压比，显著降低压缩机的有功功率，实现了在保持产量不下降的前提下，降低运行功率，从而达到节能降耗的目的，通过建立数学模型和逻辑匹配模块，使压缩机设备始终运行在高效区间内，使压缩机的性能与集气站的需求完美匹配，保证压缩机始终处于高效运行状态。
55、(2)本专利技术中矢量控制模块结合环境温度、进口压力、冷却油温本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S1中对于天然气压缩机指示功率W计算表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S2中数学建模表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S3中通过矢量控制模块对电机的磁通量Φ、转速n、转矩T、电流I和电压V进行初次精细调节的表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S3中压比优化表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S5中生成相应的调节指令的表达式为：
7.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S5中调整压缩机的运行参数表达式为：
8.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S6中机器学习和人工智能技术包括训练模型和预测优化
9.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S7中系统集成表达式为：
10.根据权利要求9所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤S7中系统集成根据测试结果优化系统的表达式为：
...【技术特征摘要】
1.一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤s1中对于天然气压缩机指示功率w计算表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤s2中数学建模表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤s3中通过矢量控制模块对电机的磁通量φ、转速n、转矩t、电流i和电压v进行初次精细调节的表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种煤层气往复机能效智能匹配方法，其特征在于：步骤s3中压比优化表达式为：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：段希文，廉明，高贵龙，别念兵，正安婷，杨姚舜，胡云，潘龙平，陈炎华，朱功晋，
申请(专利权)人：中石化石油工程地球物理有限公司地理地质信息勘查分公司，
类型：发明
国别省市：
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